`

sql 整理(三)

SQL 
阅读更多
sql 代码
  1. select * from ( select * from(   
  2. select sum(isnull(aa,0)) as a,sum(bb)as b,sum(cc)as c,sum(dd)as d,sum(ee)as e   
  3. from ( select    
  4. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  5. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  6. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  7. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  8. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  9. from ( SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount   
  10. FROM BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  11. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  12.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  13.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  14.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  15.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  16.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  17. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  18. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  19.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  20.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  21.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  22.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  23.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  24.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  25.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  26. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  27. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  28.          WHERE pd.id = 17 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  29.       a1.prod_price > a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid     
  30. group by a1.item_name,a1.store_type   
  31. )c1    
  32. )e1)d,   
  33. (select sum(aa) as a1,sum(bb)as b1,sum(cc)as c1,sum(dd)as d1,sum(ee)as e1   
  34. from ( select    
  35. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  36. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  37. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  38. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  39. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  40. from (SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount FROM    
  41. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  42. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  43.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  44.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  45.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  46.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  47.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  48. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  49. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  50.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  51.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  52.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  53.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  54.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  55.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  56.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  57. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  58. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  59.          WHERE pd.id = 50 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  60.       a1.prod_price > a2.prod_price and a1.iid=a2.iid and p.id=a2.id   
  61. group by a1.item_name,a1.store_type   
  62. )c1    
  63. )e2)d1,   
  64. (   
  65. select sum(aa) as a2,sum(bb)as b2,sum(cc)as c2,sum(dd)as d2,sum(ee)as e2   
  66. from ( select    
  67. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  68. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  69. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  70. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  71. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  72. from (SELECT a1.store_type,a1.item_name,count(a1.store_id) as a1StoreCount FROM    
  73. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  74. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  75.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  76.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  77.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  78.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  79.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  80. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  81. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  82.         WHERE pd.id = 343 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  83.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  84.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  85.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  86.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  87.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  88.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  89. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  90. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  91.          WHERE pd.id = 22 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  92.       a1.prod_price > a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid    
  93. group by a1.item_name,a1.store_type   
  94. )c1    
  95. )e3)d2,   
  96. (   
  97. select sum(aa) as a3,sum(bb)as b3,sum(cc)as c3,sum(dd)as d3,sum(ee)as e3   
  98. from ( select     
  99. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  100. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  101. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  102. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  103. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  104. from (SELECT a1.store_type,a1.item_name,count(a1.store_id) as a1StoreCount  FROM    
  105. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  106. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  107.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  108.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  109.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  110.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  111.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  112. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  113. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  114.         WHERE pd.id = 341 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  115.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  116.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  117.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  118.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  119.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  120.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  121. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  122. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  123.          WHERE pd.id = 22 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  124.       a1.prod_price > a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid    
  125. group by a1.item_name,a1.store_type   
  126. )c1    
  127. )e4)d3,   
  128. (   
  129. select sum(aa) as a4,sum(bb)as b4,sum(cc)as c4,sum(dd)as d4,sum(ee)as e4   
  130. from (   
  131. select    
  132. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  133. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  134. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  135. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  136. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  137. from  
  138. (SELECT a1.store_type,a1.item_name,count(a1.store_id) as a1StoreCount   
  139. FROM    
  140. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  141. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  142.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  143.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  144.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  145.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  146.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  147. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  148. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  149.         WHERE pd.id = 345 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  150.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  151.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  152.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  153.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  154.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  155.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  156. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  157. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  158.          WHERE pd.id = 22 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  159.       a1.prod_price > a2.prod_price and a1.iid=a2.iid    
  160. group by a1.item_name,a1.store_type   
  161. )c1    
  162. )e5)d4   
  163. )w1,   
  164. ---lower-----------------------------------------------------------------   
  165. select * from(   
  166. select sum(isnull(aa,0)) as sa,sum(bb)as sb,sum(cc)as sc,sum(dd)as sd,sum(ee)as se from (   
  167. select     
  168. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  169. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  170. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  171. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  172. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  173. from ( SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount FROM    
  174. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  175. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  176.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  177.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  178.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  179.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  180.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  181. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  182. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  183.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  184.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  185.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  186.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  187.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  188.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  189.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  190. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  191. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  192.          WHERE pd.id = 17 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  193.       a1.prod_price <= a2.prod_price  and a1.iid=a2.iid     
  194.   
  195. group by a1.item_name,a1.store_type   
  196. )c1 )e1)d,   
  197. (select sum(aa) as sa1,sum(bb)as sb1,sum(cc)as sc1,sum(dd)as sd1,sum(ee)as se1   
  198. from ( select    
  199. case c1.store_type when 1 then a1StoreCount else 0 end as aa,   
  200. case c1.store_type when 2 then a1StoreCount else 0 end as bb,   
  201. case c1.store_type when 3 then a1StoreCount else 0 end as cc,   
  202. case c1.store_type when 4 then a1StoreCount else 0 end as dd,   
  203. case c1.store_type when 5 then a1StoreCount else 0 end as ee   
  204. from  
  205. (SELECT a1.store_type,a1.item_name, count(a1.store_id) as a1StoreCount   
  206. FROM    
  207. BIZ_PROD_PRICE p inner join  
  208. (SELECT s.store_type,p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  209.         FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  210.               BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  211.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  212.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  213.               dim_product pd ON pd.id = pi.prod_id   
  214. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  215. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  216.         WHERE pd.id = 284 and $P!{queryString}) a1 on p.id=a1.id INNER JOIN  
  217.           (SELECT p.id,p.store_id,i.id as iid,i.item_name, pd.prod_name, pi.prod_price   
  218.          FROM BIZ_PROD_PRICE p INNER JOIN  
  219.                BIZ_PROD_PRICE_ITEM pi ON p.id = pi.main_id INNER JOIN  
  220.         dim_store s on s.id=p.store_id inner join    
  221.         dim_dict_item i on i.id=s.store_type inner join  
  222.                dim_compt_prod pd ON pd.id = pi.prod_id   
  223. inner join dim_geography g ON s.geo_id = g.id    
  224. inner join dim_geography g1 ON g.parent_geography_id = g1.id   
  225.          WHERE pd.id = 50 and $P!{queryString}) a2 ON a1.store_id = a2.store_id AND    
  226.       a1.prod_price <= a2.prod_price and a1.iid=a2.iid and p.id=a2.id   
  227. group by a1.item
分享到:
评论

相关推荐

    sql语句整理工具

    标题中的“sql语句整理工具”指的是用于优化和格式化SQL查询语句的软件或应用程序。这类工具的主要目的是帮助数据库管理员和开发人员更好地管理和理解复杂的SQL代码,使其更规范、可读性更强,从而提高工作效率。 ...

    SQL语句格式整理器

    SQL语句格式整理器是一款非常实用的工具,它专门针对SQL查询语句的排版混乱问题,通过自动化处理,帮助用户快速将杂乱无章的SQL代码转化为整洁、易读的格式。这样的工具在数据库管理和开发过程中尤为重要,因为它...

    sql跟踪语句整理工具

    SQL跟踪后,用该工具能够快速整理出整洁的SQL,减少人工的复制、帖贴

    SQL文自动整理格式工具

    sqllice是一款专为解决SQL代码格式混乱问题而设计的工具,它能够帮助开发人员快速、高效地整理SQL脚本,使其更符合编程规范,提高代码可读性和团队协作效率。无论你是使用Java、Python、C#还是其他语言进行开发,...

    oracle常用sql整理

    本文将基于"oracle常用sql整理"的主题,深入探讨Oracle SQL的一些核心概念、语句及其实用技巧,适合初级到中级水平的学习者。 一、SQL基础 SQL是标准化的查询语言,分为DDL(Data Definition Language)、DML(Data...

    自制sql文整理

    自制SQL文整理,非开源,非完整,写得很挫,有使用时限,强烈不建议下载

    SQL格式化整理

    SQL格式整理工具,而且还可以把SQL语句转换成VB DELPHI C# JAVA里面用的格式

    《SQL》语句整理

    在《SQL》语句整理中,我们涉及了数据库的创建与删除、表的创建与数据操作、查询语句以及聚合函数等核心概念。 首先,创建数据库是数据库管理的基础。在SQL Server 2005中,可以使用`CREATE DATABASE`语句来创建新...

    sql语句整理

    sql语句整理 sql增删改查 更新数据记录 删除数据记录

    SQL数据库整理工具

    标题中的“SQL数据库整理工具”指的是专门用于管理和优化SQL Server数据库的应用程序,这些工具通常包含一系列功能,旨在提升数据库性能,确保数据的准确性和一致性。SQL Server是Microsoft开发的一款关系型数据库...

    DBA日常维护SQL整理

    DBA日常维护SQL整理,涵盖操作系统、存储、数据库各个层面

    SQL面试经典版-整理篇

    在SQL面试中,掌握核心概念和技术至关重要。这里我们将深入探讨SQL、Oracle、MySQL以及SQL Server等数据库相关的知识点,这些内容都是面试中常见的考察点。 1. SQL基础: - 数据库概念:理解关系型数据库的基本...

    刚刚整理的SQL语句

    尽管描述和部分内容提供的信息有限,但我们可以基于标题“刚刚整理的SQL语句”来展开一些重要的SQL知识点,帮助读者更好地理解和掌握SQL的基础及进阶用法。 ### SQL简介 SQL(Structured Query Language)是一种...

    SQL Server面试常用sql整理

    SQL Server 面试常用 SQL 整理 在 SQL Server 面试中,数据库部分的知识是非常重要的,本文将整理一些常用的 SQL 查询语句,以便更好地应对面试。 数据库设计 在创建数据库时,需要考虑到数据库的设计,包括表...

    SQL Server 2005索引碎片整理

    SQL Server 2005索引碎片整理

    Sql数据库知识整理

    这个压缩包“SQL整理”很可能包含了关于SQL的各种概念、语法、操作和最佳实践的详细资料。以下是一些可能涵盖在其中的重要知识点: 1. **SQL基本概念**:SQL分为DDL(Data Definition Language,数据定义语言)、...

    一般SQL语句优化整理

    ### 一般SQL语句优化整理 #### 概述 在数据库操作中,SQL查询语句是数据检索的核心,其性能直接影响到应用系统的响应时间和资源消耗。对于一般的SQL语句优化,不仅能够提升查询效率,还能改善用户体验。本文将对...

    SQLSERVER基础实用必会SQL语句整理.docx

    三、SQLSERVER数据库的操作命令 查看数据库版本的命令是:select @@version。 修改数据库密码的命令是:EXEC sp_password NULL, '新的密码', 'sa'。例如:EXEC sp_password NULL, 'sa123', 'sa'。 四、SQLSERVER...

    SQL常用语句(重新整理)

    三、聚合函数 SQL提供了一些聚合函数,如COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()和MIN(),用于对一组值进行统计计算。例如,计算`employees`表中的员工总数: ```sql SELECT COUNT(*) FROM employees; ``` 四、分组(GROUP ...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics